研究人员开发了一种名为语音奖励风格规划(SRSP)的新方法,以改进可控文本到语音(TTS)系统。与以往依赖语音风格文本描述的方法不同,SRSP 使用冻结的 TTS 模型来训练风格规划器。该规划器生成指令,并使用目标语音标记的似然性作为奖励,通过组相对策略优化(GRPO)进行优化。在 ISCSLP 2026 CoT-TTS 语料库上的实验表明,SRSP 在语音风格相似度、情感相似度和梅尔倒谱失真方面优于基线方法,同时在富有表现力的语音评估中也显示出改进的上下文适宜性和参考一致性。 AI
影响 提高了文本到语音系统的控制能力和自然度,有望产生更具表现力和上下文适宜性的合成语音。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍文本到语音合成新方法的论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- CatalyzeX Code Finder for Papers
- DagsHub
- Gotit.pub
- Grpo
- Hugging Face
- Influence Flower
- ISCSLP 2026 CoT-TTS corpus
- ScienceCast
- Speech-Rewarded Style Planning (SRSP)
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